基于金属氧化物半导体的瓦斯气体传感器研究现状及进展

瓦斯是我国煤矿以及相关金属矿山安全事故发生的主要诱因。甲烷是瓦斯的主要成分,利用高性能气体传感器对甲烷进行及时的监测预警,可有效保障矿山井下作业的安全。金属氧化物半导体型传感器相比电化学式、气相色谱式、接触燃烧式、光学式等气体传感器,具有成本低、体积小、稳定性好和响应快等优点,因此应用前景广泛。介绍了几种常见的金属氧化物半导体甲烷气敏材料,分析其用于甲烷气体传感的基本原理和优势,总结得出提升金属氧化物半导体材料气敏性能的3个主要方向为形貌调控、贵金属掺杂和构建异质结。目前需要进一步围绕表面电阻控制、化学敏化和电子敏化等3种气敏提升机制进行优化制备。总体而言,金属氧化物半导体气敏材料的研究为开发高性能瓦斯传感器奠定了基础,并将有助于矿山的安全和可持续生产。     

矿井瓦斯浓度测量仪器的设计

介绍了矿井瓦斯浓度检测装置的设计过程,通过采用ATmage16L单片机作为微处理器,借助一些外围设备实现D/A转换。该测量装置由瓦斯传感器、放大电路、声音报警、电源稳压、单片机智能控制等模块组成。对瓦斯浓度实行数字化监测,具有较强的可靠性与安全性、智能性、实用性,适用于一些中小型煤矿井下作业。     

嵌入式瓦斯和氧气浓度监测系统设计

针对煤矿井下安全生产的需要,设计了一种瓦斯和氧气两种气体浓度同时进行监测的系统。该系统由气敏传感器、模数转换、单片机控制器、显示器和报警器等电路组成。系统以低能耗、低电压供电的AT87LV51为处理器,以MQ-9和TiO_2气敏电阻为探头,配以高亮度的LED显示器,具有高精度、高亮度、高可靠性,具有可嵌入在其他电气设备中使用的特点。     

基于Wi-Fi的瓦斯监测节点设计

针对我国目前煤矿瓦斯监测系统存在的问题,根据甲烷报警仪的具体要求,设计了一种基于Wi-Fi无线传感器网络的瓦斯浓度监测节点。该节点采用低功耗Wi-Fi模块GS1011,可无线发送信号,瓦斯传感器可将煤矿井下瓦斯浓度转化为电信号。该设计适用于煤矿瓦斯监测,为煤矿安全生产提供一定的保障。     

传感器技术讲座(七)

第七讲 气敏传感器 气敏传感器敏感于各种气体成分,能用于检测各种有害气体和可燃性气体,在矿井气体分析,尤其在煤矿瓦斯的检测、报警方面占有特殊的地位。 一、热电阻瓦斯传感器 热电阻瓦斯传感器分热导式和热催化式两类,主要用于检测矿井瓦斯(CH_4)浓度。 1.热导式瓦斯传感器:不发生化学反应的混合气体,导热系数λ_c为各种气体导热系数的平均值。即     

CuO基化学电阻型气体传感器敏感材料研究进展

在矿业开发过程中可能会产生 CO、NO₂、CH₄、SO₂、CS₂、H₂S 等 毒害气体,采用高性能的气体传感器对这 些毒害气体的浓度进行实时监测并预警,可以有效保障生产安全。 目前半 导体式化学电阻型气体传感器的应用最为 普遍。 而其所采用的金属氧化物气敏材料是决定该类型气体传感器性能的 核心因素。 近年来 p 型 CuO 气敏材料因 具有优异的化学性能和催化活性,在气体传感器领域得到进一步应用。 分 别阐述了零维、一维、二维、三维结构的纯 CuO 纳米材料的气敏性能,归纳得出该气敏材料仍存在着工作温度高和选择 性差的缺陷。 针对该缺陷,总结了目前提 升 CuO 材料气敏性能的主要三种方法为纳米结构一维化和多孔化、贵金属 掺杂、构建异质结复合材料等,并对比分析 了不同方法的敏化机理。 指出降低传感器的功耗和提升选择性的研究关键 在于气敏材料结构的精确调控及功能化、 半导体气体传感器件的智能化、材料生长机理及气敏机理的清晰化。 气敏 材料的研发将推动半导体式化学电阻型气 体传感器在矿山的应用,对矿业安全开发具有重要意义。     

气敏传感器的原理及在预防煤矿瓦斯爆炸中的作用

文章从瓦斯爆炸的危害、瓦斯爆炸的原理引入,分析了气敏传感器在预防煤矿瓦斯爆炸中的重要作用,设计了应用气敏传感器预防煤矿瓦斯爆炸的应用电路,并分析了该电路的工作原理,确定了组成电路各元器件的选用方法、功能特点及其性能指标。     

基于TDLAS矿井瓦斯气体浓度监测系统设计

为了实现对煤矿井下瓦斯气体浓度的准确、快速、实时监测和预警,基于可调谐半导体激光吸收光谱学(TDLAS)原理,选取甲烷分子在1.66μm处特征吸收波长,结合波长调制和谐波检测技术,设计了光谱吸收型瓦斯检测系统,具有光路简单、选择性强、灵敏度高等特点。并结合蓝牙技术,设计了局部无线数据传输与矿用局域网相结合的数据传输结构,为系统实现矿井地面远程瓦斯浓度监测提供方案。     

光纤瓦斯传感系统的研究

煤矿中瓦斯气体的浓度超限是引起煤矿瓦斯爆炸事故的主要原因。利用激光吸收光谱检测技术进行瓦斯传感系统监测的研究。介绍光纤瓦斯传感器的工作原理,采用平衡检测方法克服激光强度起伏引起对检测灵敏度的影响,有效提高系统检测灵敏度,并设计传感器系统结构。实验结果表明基于激光吸收光纤瓦斯传感系统具有很好的检测效果,可实现对煤矿中瓦斯气体实时检测。     

巷道瓦斯气体浓度自动巡检小车设计

介绍了一种基于微控制器的轮式瓦斯气体浓度巡检小车,该小车通过装置的气敏传感器、超声波探头和轴角编码器,可替代低效繁重的人工巡查,自动执行巡检及瓦斯浓度探测,并通过无线传输单元向基站发送浓度超限点具体位置信息及与基站实时交互任务参数。实测结果表明,巡测小车及辅助装置是对煤矿及巷道瓦斯气体浓度进行预防性检测的有效手段。     

远程光纤甲烷气体传感系统的噪声抑制方法

论述了远程光纤甲烷气体传感系统的可靠性设计方案,采用半导体激光器光源开关调制方式发送光信号,通过光缆下传到各个气体传感单元,气体传感单元的光信号再通过光缆上传,返回到控制中心,有效抑制了传感过程中的外界白噪声,保证光纤甲烷气体传感系统的可靠工作。     

半导体式矿业安全用气体传感器的制备及其应用研究进展

CH4、H2S、NOx、SO2、CO、H2等矿业有毒有害气体是造成矿山安全事故的主要原因之一,直接危害员工的身体健康和企业的财产安全,因此对其提前感知和主动预警对矿业安全具有十分重要的意义.气体传感器是一种能够检测目标气体的种类及浓度,并将其以电信号进行输出的器件,其中半导体式气体传感器具有响应快、灵敏度高、性能稳定、...     

瓦斯传感器的故障模式与诊断方法研究

分析煤矿安全监测系统中瓦斯传感器的特性，探讨其在线使用中产生的主要故障类型及模式。介绍了一种基于人工神经网络进行瓦斯传感器故障检测的新方法，利用单个瓦斯传感器的输出信息为瓦斯传感器建立了动态非线性神经网络传感器输出模型，并利用该模型进行在线故障检测。实验证明该模型具有良好的收敛性和稳定性，能满足对瓦斯传感器故障在线检测的需要。     

矿用GD4型瓦斯抽放多参数传感器的原理与应用

主要介绍了煤矿用瓦斯抽放多参数监测传感器的特点、工作原理、软硬件设计和主要技术指标。该传感器实现了抽放监测参数的集成,具有结构合理、体积小,可移动、易安装、易操作等特点。     

双组分助催化剂瓦斯传感器催化元件的试验研究

由于瓦斯传感器催化元件高温下载体易烧结,活性下降及易毒化,因此尝试用稀土元素对瓦斯传感器催化元件进行改性,对掺杂稀土双组分催化剂的n-Ce-Zr-Al2O3和普通纳米催化剂n-Al2O3的比表面积、活性、稳定性进行试验,试验结果表明,掺杂Ce-Zr助催化剂的催化元件,其反应活性明显增强,在体积分数为1%的CH4下其工作温度比普通催化元件降低约40℃,反应的稳定性也明显增强。将此瓦斯催化元件接入测试模块进行误差测试,试验证明,体积分数为1%～5%的CH4下其最大测量误差约为3%,远小于国家标准,完全符合瓦斯检测要求。     

基于贝叶斯网络的催化燃烧式瓦斯传感器故障诊断

为了有效诊断瓦斯传感器故障,提出一种基于贝叶斯网络的瓦斯传感器故障诊断模型。在对瓦斯传感器故障的各种原因、事件及内在逻辑关系进行致因分析的基础上建立瓦斯传感器故障树,并依据相关规则建立贝叶斯网络模型。其次,在基于故障树确定基本事件风险率基础上,利用贝叶斯网络模型找到最为关键的瓦斯传感器关键故障因素。最后,选取开采工作面回风隅角催化燃烧式瓦斯传感器进行故障诊断案例分析。结果表明:该瓦斯传感器故障诊断结果为存在事故风险,该结果与工程实际较为一致。同时提出了对电源及开关、催化剂有效性等进行着重检修与排查,对人为因素、其他技术因素、环境因素进行控制的建议。     

基于C8051F020的便携式红外瓦斯探测仪

为了改善应用热催化原理对煤矿瓦斯体积分数进行检测存在的精度不高和易老化的问题,依据红外探测原理,利用处理器C8051F020和红外瓦斯传感器MH-440V设计了一款便携式矿用瓦斯探测仪,当被检测到的瓦斯体积分数超过预设的安全值时就会发出声光报警,提醒工作人员及时撤离并采取有效的通风措施。实验表明,该瓦斯检测仪精度高、速度快、使用方便,矿井工作人员可随身携带,为煤矿的安全生产提供可靠保障。     

基于DSP的多点分布式矿井瓦斯监测系统

为提高矿井内瓦斯浓度的检测精度,将多个瓦斯传感器组成阵列,以DSP处理器TMS320F2812为控制核心,采用非线性补偿和最小二乘数据融合算法对数据进行处理。井下分布的多个瓦斯监测终端通过与地面上的服务器端建立TCP网络连接,把监测到的数据传送到监控中心进行显示,并备份到数据库Access2003里以便进行历史数据查询和统计分析。实验结果表明,采用瓦斯传感器阵列技术、非线性补偿以及最小二乘数据融合算法能够有效地提高瓦斯浓度检测的精度,并且多点分布式的系统便于维护、可靠性高。     

基于小波包与EKF-RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的偏置型、冲击型、漂移型和周期型4种突发型故障,以小波分析和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取特征能量谱与扩展Kalman滤波算法（EKF）优化的RBF神经网络进行模式分类辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。对瓦斯传感器的输出信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练EKF-RBF神经网络,采用参数增广和统计动力学方法,通过带有整定因子的EKF参数估计,用来辨识瓦斯传感器的故障类型。实验结果表明：该方法的辨识正确率在95%以上,误报率和漏报率都明显优于其他算法,能够有效用于瓦斯传感器的故障在线诊断。     

矿井瓦斯抽采管网计量监控系统现状分析

对我国煤矿目前常用的瓦斯抽采管网计量监控系统进行了详细的对比研究与分析,总结得出了其优缺点,同时结合松藻煤电公司瓦斯泵站所采用的不同抽采管网计量监控系统进行现场应用研究和对比分析,发现采用循环自激式流量计和横向漫反射红外瓦斯浓度传感器的瓦斯抽采管网计量监控系统在实现瓦斯抽采准确、稳定、方便、经济等方面具有巨大的优越性。